1.策略更新方式不同

on-policy方法在學習和決策過程中始終使用相同的策略，也就是說，它在進行策略更新時只考慮當前策略下的經(jīng)驗。而off-policy方法則可以利用從其他策略中得到的經(jīng)驗進行學習，也就是說，它在進行策略更新時可以考慮非當前策略下的經(jīng)驗。

2.數(shù)據(jù)利用效率不同

由于on-policy只能利用當前策略下的數(shù)據(jù)，因此它的數(shù)據(jù)利用效率相對較低。而off-policy可以利用所有的數(shù)據(jù)進行學習，因此它的數(shù)據(jù)利用效率相對較高。

3.穩(wěn)定性和收斂速度不同

on-policy方法通常有更好的穩(wěn)定性和更快的收斂速度，因為它嚴格按照當前策略進行。而off-policy方法由于可以利用其他策略的經(jīng)驗，可能會出現(xiàn)策略震蕩和收斂慢的情況。

4.對環(huán)境的依賴程度不同

on-policy方法對環(huán)境的依賴程度相對較高，需要不斷地和環(huán)境進行交互以更新策略。而off-policy方法可以在一定程度上減少與環(huán)境的交互，因為它可以利用存儲的歷史數(shù)據(jù)進行學習。

5.對探索和利用的平衡不同

on-policy方法需要在探索和利用之間做出平衡，因為它只能利用當前策略下的數(shù)據(jù)。而off-policy方法可以在探索和利用之間做出更靈活的調(diào)整，因為它可以利用所有的數(shù)據(jù)。

延伸閱讀

強化學習在現(xiàn)實世界的應用

強化學習已經(jīng)在各種實際場景中找到了應用，如自動駕駛、游戲AI、推薦系統(tǒng)、機器人技能學習等。無論是on-policy還是off-policy，它們在解決復雜的決策問題上都有著巨大的潛力。通過學習和優(yōu)化策略，強化學習能夠在未知的環(huán)境中進行有效的決策，是未來人工智能領域的重要研究方向。